2 августа 2021, понедельник, 13:43
VK.comFacebookTwitterTelegramInstagramYouTubeЯндекс.ДзенОдноклассники

НОВОСТИ

СТАТЬИ

PRO SCIENCE

МЕДЛЕННОЕ ЧТЕНИЕ

ЛЕКЦИИ

АВТОРЫ

Нейросеть определяет причину гибели лесов по спутниковым снимкам

Спутниковые изображения и маски областей ветровалов и усохших деревьев
Спутниковые изображения и маски областей ветровалов и усохших деревьев
Dmitry E. Kislov, Kirill A. Korznikov et al./Zoological Society of London

Ученые Ботанического сада-института ДВО РАН во Владивостоке научили нейросеть распознавать на спутниковых снимках участки поврежденных лесов — ветровалов и усохших деревьев, атакованных жуками-короедами. Метод работает с точностью 94 %. В дальнейшем ученые планируют применить его не только к спутниковым снимкам, но и к изображениям, полученным с беспилотных летательных аппаратов. Новые методы наблюдений за динамикой лесного покрова существенно расширят возможности систем инвентаризации лесного хозяйства и охраны лесных ресурсов: будет намного проще отслеживать и фиксировать изменения, а значит, можно оперативно передавать информацию для дальнейшего принятия мер. Результаты работы, поддержанной грантом Российского научного фонда (РНФ), опубликованы в журнале Remote Sensing in Ecology and Conservation, кратко о них сообщает пресс-служба РНФ.

«Мы получили программу, позволяющую находить участки интересующих нас лесных нарушений с экспертной точностью, быстро и на огромных площадях, — рассказывает руководитель проекта по гранту РНФ Кирилл Корзников, ведущий научный сотрудник Ботанического сада-института ДВО РАН. — Мы сравнили наш подход распознавания нарушенных участков лесов с другими "традиционными" методами машинного обучения. Мы превзошли аналоги: точность составила около 94 %. При этом используются лишь общедоступные цветные спутниковые изображения, выполненные в видимом электромагнитном диапазоне, без учета значений спектральных каналов в ультрафиолетовой или инфракрасной части спектра».

С 1990 года площадь лесов на Земле сократилась на 178 миллионов гектаров. Это происходит не только из-за действий человека, но и под влиянием природных стихий, таких как бури и сильные ветра. Еще одним фактором является деятельность насекомых, среди которых печально известен жук короед-типограф, повреждающий еловые леса севера Евразии от Западной Европы до Японии. Для отслеживания повреждений применяют дистанционное зондирование. Благодаря специальным проектам с применением спутников Landsat и Sentinel снимки высокого разрешения можно найти и в открытом доступе. Поэтому они используются для большинства исследований, связанных с мониторингом лесов. Чтобы на таких снимках обнаружить и подсчитать площадь повреждения, используют информацию о яркости пикселей — на результатах их сравнений основан глобальный мониторинг. Использование сверхвысокого разрешения (менее одного метра на пиксель) открывает возможности более точной оценки площадей поврежденных древостоев, выявления мест локальной гибели одиночных деревьев, а также установления причины их гибели.

Исследователи применили сверточные нейронные сети U-Net-подобной архитектуры для распознавания погибших лесов на цветных RGB-снимках сверхвысокого разрешения. Оригинальная нейронная сеть U-Net была создана для анализа биомедицинских изображений в 2015 году. Она позволяет использовать меньшее количество обучающих данных и дает возможность использовать ее, в том числе, для сегментации изображений и распознавания объектов.

У разных типов нарушений лесов есть хорошо узнаваемые паттерны на спутниковых снимках. У авторов уже были опыт визуальной экспертной оценки состояния лесного покрова и данные полевых исследований, выполненных на островах Кунашир и Сахалин. На их основе ученые создали маски целевых областей — ветровалов и усохших деревьев, атакованных короедом-типографом. Маски и соответствующие им спутниковые изображения стали исходными данными для обучения нейронных сетей. Далее обученные нейронные сети были успешно применены к спутниковым снимкам для обнаружения аналогичных типов нарушений в островных лесах.

Обсудите в соцсетях

«Ангара» Африка Византия Вселенная Гренландия ДНК Иерусалим КГИ Луна МГУ МФТИ Марс Монголия НАСА РБК РВК РГГУ РадиоАстрон Роскосмос Роспатент Росприроднадзор Русал СМИ Сингапур Солнце Титан Юпитер акустика антибиотики античность антропогенез археология архитектура астероиды астронавты астрофизика бактерии бедность библиотеки биоинформатика биомедицина биомеханика бионика биоразнообразие биотехнологии блогосфера вакцинация викинги виноделие вирусы воспитание вулканология гаджеты генетика география геология геофизика геохимия гравитация грибы дельфины демография демократия дети динозавры животные здоровье землетрясение змеи зоопарк зрение изобретения иммунология импорт инновации интернет инфекции ислам исламизм исследования история карикатура картография католицизм кельты кибернетика киты клад климатология клонирование комары комета кометы компаративистика космос кошки культура культурология лазер лексика лженаука лингвистика льготы малярия мамонты математика материаловедение медицина металлургия метеориты микробиология микроорганизмы мифология млекопитающие мозг моллюски музеи насекомые наука нацпроекты неандертальцы нейробиология неолит обезьяны общество онкология открытия палеоклиматология палеолит палеонтология память папирусы паразиты перевод питание планетология погода политика право приматы природа психиатрия психоанализ психология психофизиология птицы путешествие пчелы ракета растения религиоведение рептилии робототехника рыбы сердце смертность собаки сон социология спутники средневековье старение старообрядцы стартапы статистика табак такси технологии тигры топливо торнадо транспорт ураган урбанистика фармакология физика физиология фольклор химия христианство цифровизация школа экзопланеты экология электрохимия эпидемии эпидемиология этология язык Александр Беглов Алексей Ананьев Дмитрий Козак Древний Египет Западная Африка Латинская Америка НПО «Энергомаш» Нобелевская премия РКК «Энергия» Российская империя Сергиев Посад Солнечная система альтернативная энергетика аутизм биология бозон Хиггса вымирающие виды глобальное потепление грипп защита растений инвазивные виды информационные технологии искусственный интеллект история искусства история цивилизаций исчезающие языки квантовая физика квантовые технологии климатические изменения компьютерная безопасность компьютерные технологии космический мусор криминалистика культурная антропология культурные растения междисциплинарные исследования местное самоуправление мобильные приложения научный юмор облачные технологии обучение одаренные дети педагогика персональные данные подготовка космонавтов преподавание истории продолжительность жизни происхождение человека русский язык сланцевая революция темная материя физическая антропология финансовый рынок черные дыры эволюция эволюция звезд эмбриональное развитие этнические конфликты ядерная физика Вольное историческое общество Европейская южная обсерватория жизнь вне Земли естественные и точные науки НПО им.Лавочкина Центр им.Хруничева История человека. История институтов дело Baring Vostok Протон-М 3D Apple Big data Dragon Facebook Google GPS IBM MERS PayPal PRO SCIENCE видео ProScience Театр SpaceX Tesla Motors Wi-Fi

Редакция

Электронная почта: polit@polit.ru
Телефон: +7 929 588 33 89
Яндекс.Метрика Top.Mail.Ru
Свидетельство о регистрации средства массовой информации
Эл. № 77-8425 от 1 декабря 2003 года. Выдано министерством
Российской Федерации по делам печати, телерадиовещания и
средств массовой информации. Выходит с 21 февраля 1998 года.
При любом использовании материалов веб-сайта ссылка на Полит.ру обязательна.
При перепечатке в Интернете обязательна гиперссылка polit.ru.
Все права защищены и охраняются законом.
© Полит.ру, 1998–2021.